[엠투데이 임헌섭기자] 양자컴퓨팅이 산업을 바꿀 차세대 기술로 주목받고 있지만, 아직 해결해야 할 난제가 많다. 대표적으로 잡음을 줄이는 양자 오류 정정(QEC), 최적의 하드웨어에 회로를 배치하는 컴파일 과정, 정밀한 양자 시스템 시뮬레이션 등이 꼽힌다. 이러한 병목을 해소하지 못하면 양자 하드웨어는 연구 단계를 넘어 실제 산업 응용으로 나아가기 어렵다.
엔비디아(NVIDIA)는 자사의 GPU 가속 기술을 기반으로 이 난제들에 대한 해법을 제시하고 있다. CUDA-X 라이브러리를 중심으로 오류 정정, 회로 컴파일, 시뮬레이션 전 영역에서 성능을 대폭 향상시키며, 글로벌 연구 기관 및 기업들과 협업해 실용적 양자컴퓨팅 시대를 앞당기고 있다.
먼저 오류 정정 분야에서 에든버러대학교는 엔비디아 CUDA-Q QEC 라이브러리를 활용해 새로운 qLDPC 디코딩 기법인 AutoDEC을 개발했다. 이 방식은 GPU 병렬 처리를 통해 기존 대비 2배 빠른 속도와 정확도를 확보했다. 또 퀘라(QuEra)는 엔비디아 PhysicsNeMo와 cuDNN을 활용한 AI 디코더를 개발해 50배 이상 빠른 오류 정정 성능을 달성했다. AI 모델이 학습을 통해 무거운 연산을 사전에 처리하고, 실제 운용 시 효율적으로 디코딩을 수행한 덕분이다.
회로 컴파일 최적화 영역에서도 GPU 가속은 주목할 만하다. 양자 알고리즘을 물리적 큐비트에 매핑하는 과정은 그래프 이소모피즘 문제로 불리며, 기존 방식으로는 계산량이 방대하다. 엔비디아는 Q-CTRL, 옥스포드 양자회로(OQC)와 협업해 GPU 기반의 Δ-Motif 레이아웃 기법을 개발, 최대 600배 속도 향상을 입증했다. 이를 통해 복잡한 회로 매핑 문제를 효율적으로 해결할 수 있게 됐다.
또한 양자 시스템 시뮬레이션에서는 최대 4,000배 성능 향상이 확인됐다. 엔비디아는 셔브룩대학교와 AWS와 함께 오픈소스 툴킷 QuTiP에 GPU 기반 cuQuantum을 결합한 플러그인 qutip-cuquantum을 개발했다. 이를 활용해 트랜스몬 큐비트와 공진기의 상호작용을 정밀하게 시뮬레이션한 결과, 대규모 양자 장치 설계 연구의 속도가 비약적으로 향상됐다.
엔비디아는 “가속 컴퓨팅이야말로 양자 연구의 병목을 해소하는 핵심 기술”이라며 “글로벌 파트너들과 함께 양자 하드웨어 실용화를 위한 연구를 가속화할 것”이라고 밝혔다.
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